在AI浪潮重塑半导体产业的背景下，PC芯片市场的竞争正在悄然发生变化，英特尔与英伟达、AMD走上了不同的路径。
近年来，英伟达的重心已经明显转向数据中心与AI训练基础设施，AMD则在服务器和高性能计算市场持续扩张。相比之下，PC仍然是英特尔最重要、也是不能再退让的阵地。
这使得英特尔在今年CES上的发布显得格外集中。公司将发布的重心放在了基于18A制程的Panther Lake(第三代酷睿Ultra)上。这款芯片，被业内视为英特尔在先进制程节奏和客户端产品竞争力上的一次关键检验。
英特尔高级副总裁、客户端计算事业部总经理Jim Johnson（吉姆·约翰逊）在CES期间接受第一财经采访时表示，Panther Lake是一颗“从零开始重新架构的SoC”，也是18A制程第一次进入面向主流PC的产品线。
英特尔高级副总裁兼客户端计算事业部总经理Jim Johnson
他说，这一代产品引入了全环绕栅极晶体管和背面供电技术，在15至45瓦的功耗区间内实现了约15%的能效提升，同时晶体管管密度提升约30%，使英特尔可以在更小的芯片面积内集成更多功能。“比如NPU的面积缩小了40%，但性能却明显增强。”
此外，Johnson还提及，第三代酷睿Ultra的目标，是在保持此前低功耗平台能效水平的同时，提供更高的性能。他说，这一代产品可以“以大约40%的功耗，达到前一代的性能水平”，而这正是OEM客户目前最关心的指标之一。
对于英特尔来说，这一代产品的意义并不仅在于性能参数本身。过去几年，英特尔在制程节奏上的延误，使得OEM厂商和市场对其执行力更加谨慎。
Johnson在采访中提到，一位相识十年的OEM工程负责人在看到新芯片的图形性能表现后对他说，“你没告诉我12个Xe GPU会这么强”，而他的回应是，“我说过，只是你当时不信。”
英特尔希望借助这一代产品，至少在PC这一核心市场重新建立起技术节奏和产品兑现能力的可信度。
在更大的产业背景下，英特尔选择将更多的资源放在PC本地的AI计算能力上。Johnson对记者表示，目前已经出货的AI PC和边缘设备合在一起的算力规模，“相当于40个数据中心”，内部正在与包括Perplexity以及字节跳动在内的合作伙伴合作，探索如何在云端与本地之间分配工作负载。
“我认为我们正处在一个战略转折点。随着端侧和边缘侧AI设备的规模不断扩大，基于云端的AI产品与服务提供商开始关注并与我们合作，探索如何增强本地算力与云端AI的融合。像字节跳动这样的案例正逐步落地，而这需要扎实的工程才能实现。”Johnson对记者表示，字节跳动会来决定哪些部分留在云端，哪些适合放在本地运行，在此基础上双方共同协作。当他们做出决策后，英特尔会提供编码支持以确保在其系统上高效运行和优化。
他说，一些需要大规模模型推理的任务仍然会放在云端，但在不少应用场景中，本地客户端产品已经能支持高达700亿参数的模型。“如果该模型及检索增强生成技术能满足需求，计算就可以完全在本地进行。当然，这仍处在开发阶段。相关工作仍在持续推进。”
从英特尔目前的判断来看，未来的PC将不只是一个连接云服务的终端，而是一个可以承担越来越多本地AI任务的计算节点，这也是英特尔在这一代PC处理器上同时强化CPU、GPU和NPU协同能力的原因。英特尔认为，随着部分AI工作负载从云端向本地和边缘设备回流，PC的角色有可能重新发生变化。
而在这一策略中，中国市场正变得越来越重要。Johnson在采访中多次提到中国合作伙伴，包括联想、字节跳动以及阿里巴巴等公司。他说，中国市场在AI应用落地和产业节奏上的反应速度，“往往走在前面”，这也是公司希望加大在中国OEM和边缘设备生态中投入的原因之一。
“中国合作伙伴对我们提出了很高的要求，例如我们Day0部署了千问大语言模型。与中国大型服务提供商的合作对我们至关重要。我会尽可能多花时间在中国市场，去拜访OEM厂商，去接触ODM生态。我今年的目标之一就是加强与边缘ODM和OEM的合作，而亚洲尤其是中国市场在这方面有着非常丰富的资源。”Johnson对记者说。
不过，未来市场格局的演变仍存在多种不确定性。目前，英伟达依然主导着数据中心AI加速器市场，而AMD则在服务器和高性能计算领域稳步推进。相比之下，英特尔把更多筹码押在客户端和边缘设备上，这一市场能否在短期内形成足够清晰的增长动能，仍有待观察。
此外，即便Panther Lake在首批产品中获得积极反馈，英特尔仍然需要在接下来的产品周期中持续证明，其先进制程的推进节奏能够保持稳定。
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李娜
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